엔비디아, ‘Vera’ CPU로 반도체 설계 EDA 가속…Synopsys·Cadence와 협력

2026년 7월 26일부터 29일까지 미국 롱비치에서 열린 Design Automation Conference(DAC 2026)에서 엔비디아(Nvidia)는 매우 분명한 메시지를 전달했다. 자사가 앞으로 출시할 칩을 설계하는 데 자체 개발한 Vera CPU, 자체 AI 에이전트, 그리고 점점 확장되는 EDA(Electronic Design Automation) 파트너 생태계를 활용하고 있다는 것이다. 이번 발표는 하드웨어 배포, 소프트웨어 성능 향상, 툴킷 확장, 그리고 엔비디아가 ‘AI 슈퍼컴퓨팅과 EDA의 만남(AI Supercomputing Meets EDA)’이라고 명명한 광범위한 전략적 선순환에 이르기까지 다양한 내용을 담고 있다. 이번 컨퍼런스에서 엔비디아와 파트너사들이 공개한 주요 내용을 정리했다.

Vera CPU, 칩 설계 워크플로우에 투입

엔비디아는 자사의 차세대 제품에 탑재될 Vera CPU에서 자체 칩 설계 EDA 워크플로우를 실행하고 있다고 발표했다. 이를 위해 케이던스(Cadence) 및 시놉시스(Synopsys)와 협력하여 새로운 아키텍처에 맞게 주요 EDA 애플리케이션을 최적화하고 있다 . 엔비디아는 차세대 CPU와 GPU 개발에 사용되는 EDA 워크플로우에 Vera를 적극적으로 배포하고 있으며, 이를 통해 “고성능 CPU가 반도체 설계 및 검증을 어떻게 가속화할 수 있는지”를 입증하겠다고 밝혔다 .

2026년 5월 GTC 2026에서 먼저 발표된 Vera CPU는 엔비디아가 직접 설계한 88개의 ‘올림푸스(Olympus)’ 코어를 탑재한 독립형 프로세서다. 엔비디아는 이 칩을 ‘에이전트를 위한 CPU’로 자리매김하며, GPU만으로는 효율적으로 처리할 수 없는 에이전트 오케스트레이션 루프를 처리하도록 설계되었다고 강조했다 .

EDA 파트너사, 획기적인 성능 향상 보고

DAC 2026에서 엔비디아와 EDA 파트너사들은 검증, 시뮬레이션, 열 관리 분야에서 상당한 성능 개선을 보고했다.

• **시놉시스(Synopsys)**는 칩 검증 주기 전체를 조율하는 완전 자동화된 장기 실행 설계 검증 에이전트를 공개했다. 이 에이전트는 검증된 RTL(Register Transfer Level) 도달 시간을 최대 50배 단축하고, 추가 커버리지를 20% 향상시키는 성과를 냈다. 또한 열 관리 및 전자 기기 냉각을 위한 최초의 완전 자동 CAE(Computer-Aided Engineering) 워크플로우도 시연했다 .
• **케이던스(Cadence)**는 엔비디아 기술을 기반으로 구축된 AI 에이전트를 시연하며, 칩 검증 시간을 ‘몇 주’에서 ‘몇 시간’으로 단축했다고 발표했다. 이는 Cadence ChipStack과 엔비디아의 OpenShell을 활용한 결과다 .
• **지멘스(Siemens)**는 EDA 및 PCB 엔지니어링을 위한 자체 검증(self-verifying) 에이전틱 AI 워크플로우를 제공하기 위해 엔비디아와의 파트너십을 확대한다고 발표했다. 이는 자동화된 작업 오케스트레이션에서 벗어나 지속적으로 검증된 엔지니어링 결과물을 보장하는 방향으로 나아가고 있다 .

업계 관계자들은 이번 DAC 2026이 이전과 차별화된 점은 성능 주장이 단순한 시연이 아닌 실제 디버깅 사례, 설계 산출물, 실제 생산 도구 흐름에 기반하고 있다는 점이라고 평가했다 .

Agent Toolkit 확장…칩 및 시스템 설계 겨냥

DAC 2026에서 엔비디아는 전자 및 시스템 설계를 겨냥한 Nvidia Agent Toolkit의 대대적인 확장을 발표했다 .

• 새로운 라이브러리 추가: AI 에이전트에 물리 시뮬레이션 능력을 부여하는 Nvidia PhysicsNeMo 라이브러리가 재설계되었고, Nvidia CUDA-X 라이브러리(가속 솔버 및 양자 화학 기능)가 업데이트되었다 .
• 이러한 추가 기능을 통해 개발자는 복잡한 칩 및 시스템 워크플로우를 계획, 최적화 및 검증할 수 있는 자율 AI 엔지니어를 구축할 수 있게 되었다 .
• 업계 선두 기업인 Cadence, Siemens, Synopsys 등이 이러한 기능을 자사 EDA 도구에 채택하고 있다 .

한편, 7월 20일 엔비디아는 Agent Toolkit에 센서 시뮬레이션, GPU 가속 물리 등 물리적 AI 기능을 위한 옴니버스(Omniverse) 라이브러리도 추가했다 .

광범위한 전략: ‘개발한 기술로 스스로를 검증하다(Dogfooding)’

이번 DAC 2026에서 엔비디아의 가장 큰 주제는 ‘AI 슈퍼컴퓨팅과 EDA의 만남’ 이었다. 즉, 엔비디아가 자체 실리콘(Vera CPU + GPU)과 자체 AI 에이전트 소프트웨어 스택(Agent Toolkit, PhysicsNeMo, CUDA-X)을 사용하여 차세대 칩을 직접 설계하고 있다는 점이다 .

엔비디아의 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 GM 겸 부사장인 티모시 코스타(Timothy Costa)는 DAC 2026 일요일 SKYTalk 강연에서 “AI 슈퍼컴퓨팅이 EDA를 만나다: 칩 및 시스템 설계의 미래 가속화” 라는 제목으로 이 전략적 비전을 제시했다 .

주요 전략적 요소는 다음과 같다.

• 엔비디아는 자사 제품을 내부적으로 사용 중: Vera CPU와 엔비디아 GPU에서 EDA 도구를 실행하여 차세대 Vera CPU와 Rubin GPU를 설계하고 있다 .
• 이 전략은 선순환 구조를 완성: 엔비디아의 AI 에이전트는 칩 설계를 가속화하고, 그렇게 설계된 칩(Vera, Rubin)은 에이전틱 AI 워크로드를 실행하기 위한 최적의 플랫폼이 된다 .
• 먼저 내부적으로 성능 향상을 입증함으로써, 엔비디아는 동일한 통합 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 반도체 산업 전체에 신뢰성 있게 판매할 수 있게 된다 .